Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

Meta: Muse Spark 1.2 Contributor är en resonemangsmodell från Meta, som erbjuds som en contributor-nivå riktad till utvecklare som vill börja bygga till lägre kostnad. Den tillhör familjen Muse Spark, och Meta positionerar denna nivå som betydligt billigare än Muse Spark samtidigt som den behåller det resonemangsbeteende som definierar linjen. Det är en textmodell i den meningen att text är dess enda utdata, även om den accepterar mer än text som indata.

På indatasidan accepterar modellen text, bilder, video och filer, och den producerar textutdata. Dess kontextfönster är 1 048 576 tokens, och maximal utdata är 943 718 tokens. Eftersom det är en resonemangsmodell kan den exponera sin resonemangsprocess, och de stödda parametrarna inkluderar include_reasoning, reasoning och reasoning_effort, vilka låter dig styra huruvida resonemang returneras och hur mycket ansträngning som läggs på det. Genereringsbeteendet kan justeras genom max_tokens, temperature, top_p, top_k och repetition_penalty, och modellen stöder response_format och structured_outputs för att begränsa utdatans form. Den stöder även tools och tool_choice, så den kan anropa funktioner du definierar.

Dessa förmågor pekar mot några praktiska mönster. Det mycket stora kontextfönstret passar arbete där du behöver hålla ett långt dokument, en kodbas, en transkription eller en uppsättning filer i vy samtidigt, i stället för att dela upp och sammanfoga resultat. Blandade indatamodaliteter gör den lämplig för uppgifter som kombinerar en skriftlig fråga med en bild, ett videoklipp eller en bifogad fil, såsom att sammanfatta en inspelad session, extrahera detaljer från en skärmbild eller besvara frågor grundade i ett dokument du tillhandahåller. Tool calling och strukturerade utdata gör den användbar som resonemangssteget inuti en agent eller pipeline, där den avgör vilken funktion som ska anropas och returnerar en förutsägbar JSON-form. Resonemangskontroller låter dig skruva upp ansträngningen för svårare problem och ner för rutinmässiga.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "meta/muse-spark-1.2-contributor". Eftersom gränssnittet följer OpenAI chat completions-formen fungerar befintliga OpenAI-SDK:er och klienter med ett byte av bas-URL och API-nyckel. De begäransparametrar den stöder är include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k och top_p. Om du vill få resonemangsspår tillbaka, ange include_reasoning; om du vill ha ett fast utdataschema, använd response_format eller structured_outputs; om du vill att modellen ska anropa dina funktioner, skicka tools och tool_choice.

En sak att ha i åtanke är att utdata endast är text, så om du behöver genererade bilder, ljud eller andra modaliteter är denna modell inte rätt val. Den är också en contributor-nivå, som Meta beskriver som en lägre kostnad för att komma in i familjen Muse Spark, så om du behöver den fullständiga Muse Spark-modellen i stället för contributor-varianten är det alternativet att överväga.